論文の概要: CAPO: Reinforcing Consistent Reasoning in Medical Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12849v1
- Date: Sun, 15 Jun 2025 13:42:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:47.001132
- Title: CAPO: Reinforcing Consistent Reasoning in Medical Decision-Making
- Title（参考訳）: CAPO:医学的意思決定における一貫性推論の強化
- Authors: Songtao Jiang, Yuan Wang, Ruizhe Chen, Yan Zhang, Ruilin Luo, Bohan Lei, Sibo Song, Yang Feng, Jimeng Sun, Jian Wu, Zuozhu Liu,
- Abstract要約: Med-Zero-17Kは、純粋なRLベースのトレーニングのためのキュレートされたデータセットであり、30以上の医療画像モダリティと24の臨床的タスクを含んでいる。
本稿では,Med-VLM のための大規模 RL フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.28216499263317
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In medical visual question answering (Med-VQA), achieving accurate responses relies on three critical steps: precise perception of medical imaging data, logical reasoning grounded in visual input and textual questions, and coherent answer derivation from the reasoning process. Recent advances in general vision-language models (VLMs) show that large-scale reinforcement learning (RL) could significantly enhance both reasoning capabilities and overall model performance. However, their application in medical domains is hindered by two fundamental challenges: 1) misalignment between perceptual understanding and reasoning stages, and 2) inconsistency between reasoning pathways and answer generation, both compounded by the scarcity of high-quality medical datasets for effective large-scale RL. In this paper, we first introduce Med-Zero-17K, a curated dataset for pure RL-based training, encompassing over 30 medical image modalities and 24 clinical tasks. Moreover, we propose a novel large-scale RL framework for Med-VLMs, Consistency-Aware Preference Optimization (CAPO), which integrates rewards to ensure fidelity between perception and reasoning, consistency in reasoning-to-answer derivation, and rule-based accuracy for final responses. Extensive experiments on both in-domain and out-of-domain scenarios demonstrate the superiority of our method over strong VLM baselines, showcasing strong generalization capability to 3D Med-VQA benchmarks and R1-like training paradigms.
- Abstract（参考訳）: 医学的視覚的質問応答(Med-VQA)では、正確な応答を達成するには、医用画像データの正確な認識、視覚的入力とテキスト的質問に基づく論理的推論、推論プロセスからの一貫性のある回答の導出の3つの重要なステップに依存する。
一般視覚言語モデル(VLM)の最近の進歩は、大規模強化学習(RL)が推論能力と全体的なモデル性能の両方を大幅に向上できることを示している。
しかし、医療分野への応用は2つの根本的な課題によって妨げられている。
1)知覚理解と推論段階の相違
2) 推論経路と回答生成の矛盾は, いずれも, 大規模RLを効果的に活用するために, 高品質な医療データセットの不足が原因である。
本稿では,30以上の医用画像モダリティと24の臨床的タスクを含む,純粋なRLベーストレーニングのためのキュレートデータセットであるMed-Zero-17Kを紹介する。
さらに,Med-VLM のための新しい大規模 RL フレームワークである Consistency-Aware Preference Optimization (CAPO) を提案する。
ドメイン内シナリオとドメイン外シナリオの両方において、強力なVLMベースラインよりもメソッドが優れていることを示し、3D Med-VQAベンチマークやR1のようなトレーニングパラダイムに強力な一般化能力を示す。
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